Aplicación de la estadística funcional en el estudio de algunos atributos hidrofísicos del suelo

Abstract

El conocimiento de los suelos agrícolas es el factor predominante para el desarrollo óptimo de las actividades agropecuarias. Usualmente su estudio inicia con el análisis de datos obtenidos a partir del muestreo en un conjunto finito de sitios dentro de la región de interés. Las variables medidas en cada sitio pueden ser escalares (propiedades químicas) o funcionales (p.e., curvas de infiltración (Ia), de resistencia mecánica a la penetración (RP) o de retención de agua (CRA)). En este trabajo se hizo el análisis de datos de un Andisol, RP en un Oxisol y CRA en los dos tipos de suelo, en áreas cuya actividad principal es la ganadería. Para cada caso se utilizó una malla regular de 75 sitios. Los datos de cada sitio fueron convertidos en curvas mediante el uso de técnicas no paramétricas de suavizado. Posteriormente se evaluó, a través de análisis de validación cruzada, la aplicabilidad de la geoestadística funcional (GF) como herramienta de predicción espacial de atributos hidrofísicos del suelo explicados mediante curvas y sus resultados fueron comparados con métodos de predicción espacial clásicos (geoestadística univariada) generalmente empleados para el estudio de esta información. Los resultados permiten concluir que el uso de la GF da la posibilidad de tener una visión más general del comportamiento espacial de estos atributos y facilita la predicción de datos funcionales en sitios no muestreados.

Abstract. Knowledge of agricultural soils is the predominant factor for the optimum development of agricultural activities. Study usually begins with an analysis of data obtained from the sampling in a finite set of sites in the region of interest. The variables measured at each site can be scalar (chemical properties) or functional (e.g., infiltration curves (Ia), mechanics resistance to penetration (RP) or water retention (CRA)). In this work was made the analysis in an Andisol, RP in an Oxisol and CRA in the two soil types, in areas whose main activity is livestock. In each case, a regular mesh was used 75 sites. The data from each site were converted into curves by using nonparametric smoothing techniques. Subsequently to be evaluated through cross-validation analysis, the applicability of functional geostatistics (GF) as a tool for spatial prediction of hydrophysical soil attributes explained by curves and its results were compared with traditional methods of spatial prediction (univariate geostatistics) generally employed for the study of this information. The results show that the use of GF gives the possibility to have a broader view of the spatial behavior of these attributes and facilitates prediction of functional data in non-sampling sites.